特許ウォッチ

公開番号2025095882
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-26
出願番号2023212262
出願日2023-12-15
発明の名称画像処理装置および自然言語処理方法
出願人シャープ株式会社
代理人個人,個人,個人,個人,個人,個人,個人
主分類H04N 1/00 20060101AFI20250619BHJP(電気通信技術)
要約【課題】自然言語処理によって生成されたデータの出力処理を他と異なる扱いをすることで情報の保護を図る。
【解決手段】画像データを取得する画像取得部と、画像データを出力する出力処理部と、画像データから文字に係る情報を抽出して抽出情報を得る情報抽出部と、所定の自然言語処理の実行指示を受付ける操作部と、何れかの実行指示を受け付けた場合に抽出情報を外部のサービスに送信して自然言語処理を行わせ、生成された生成データを受領して出力処理部に出力させるジョブ制御部と、を備え、操作部は、生成データの出力について制約条件の設定を受け付け、ジョブ制御部は、設定された制約条件を満たすように出力処理部による生成データの出力を制御する画像処理装置。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
画像データを取得する画像取得部と、
前記画像データを出力する出力処理部と、
前記画像データから文字に係る情報を抽出して抽出情報を得る情報抽出部と、
所定の自然言語処理の実行指示を受付ける操作部と、
前記画像取得部に前記画像データを取得させて前記出力処理部に出力させ、あるいは前記実行指示を受け付けた場合に前記抽出情報を外部のサービスに送信して自然言語処理を行わせ、生成された生成データを受領して前記出力処理部に出力させるジョブ制御部と、を備え、
前記操作部は、前記生成データの出力について制約条件の設定を受け付け、
前記ジョブ制御部は、設定された制約条件を満たすように前記出力処理部による前記生成データの出力を制御する画像処理装置。
続きを表示（約 950 文字）【請求項２】
前記操作部は、前記生成データの出力処理として表示、印刷、送信、保存の何れかの選択を受け付け、
前記出力処理部は、前記選択に応じて前記生成データを表示させ、印刷させ、外部に送信しまたは保存する請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記操作部は、前記生成データを送信する際の送信先について制約条件の設定を受け付け、
前記出力処理部は、前記生成データを送信する場合に、指定された送信先が前記制約条件に適合するか否かを判定し、その制約条件に適合しない場合は送信を行わないようにする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記送信先がメールアドレスであり、
前記制約条件は、送信先が所定のドメインを有するメールアドレスか否かである請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記操作部は、所定の自然言語処理の実行指示として予め定められた複数種類の自然言語処理からの選択を受け付け、選択可能な自然言語処理の種類別に前記制約条件の設定を受け付ける請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
ユーザ認証を行うユーザ認証部をさらに備え、
前記操作部は、前記ユーザ認証部で認証されたユーザ毎に前記生成データの表示、送信、印刷のそれぞれを許可するか否かを含む制約条件の設定を受け付ける請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項７】
画像処理装置を制御するプロセッサが実行するステップであって、
画像データを取得するステップと、
取得した画像データを出力するステップと、
前記画像データから文字に係る情報を抽出して抽出情報を得るステップと、
所定の自然言語処理の実行指示を受付けるステップと、
前記実行指示を受け付けた場合に前記抽出情報を外部のサービスに送信して自然言語処理を行わせるステップと、
前記サービスにより生成された生成データの出力について制約条件の設定を受け付けるステップと、
前記生成データを受領して設定された制約条件を満たすように前記生成データの出力を制御するステップと、を備える自然言語処理方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
この発明は、画像処理装置および画像処理装置のジョブに係る抽出情報を用いて行う自然言語処理方法に関する。
続きを表示（約 3,300 文字）【背景技術】
【０００２】
１以上の原稿に含まれる画像を読み取って印刷し、データとして格納し、または外部の装置へ送信するプリンタ、スキャナあるいは複合機等の画像処理装置が知られている。画像処理装置は、１以上の原稿の画像や１以上の頁からなる印刷データを一纏まりの処理として扱う。その一纏まりの処理の単位はジョブと呼ばれる。
ジョブに関して入力した画像データに基づいて機械学習を実行する画像処理装置において、画像データに機密情報が含まれると判定手段が判定した場合、機械学習処理を実行する学習手段が前記機密情報を機械学習しないようにするものが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
近年、機械学習の中でも特に深層学習（Deep Learning）の著しい進歩により高度な自然言語処理が可能となり、様々な分野への利用が期待されている。自然言語処理とは、人が書きあるいは話す言葉をコンピュータが処理する技術である。予め用意した膨大な文章からなる「言語モデル」にさらに文章を入力して、次にくる言語を、言語モデルを用いた人工知能に予測させる。この学習を繰り返して言語モデルを成長させ、人が書きあるいは話す自然な言葉をコンピュータに処理させると、人が書いたあるいは話した言葉をコンピュータが理解して返答するかのような状況に至る。ただし、実際にはコンピュータが言葉の内容を理解している訳でなく、次にくる確率の高い言語を学習済の膨大な文書の中から予測しているのである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２１－０７２４９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１では、入力手段が画像データを入力し、学習手段が画像データに含まれる情報を用いて機械学習処理を実行する画像処理装置が記載されている。そして、機密情報保護のために画像データに含まれる機密情報を機械学習させないことの設定や、学習により生成される学習モデルを用いた推定結果を出力しないことの設定ができるもの記載されている。しかし、機械学習を用いた推定結果、例えば、画像データから文字に係る情報を抽出情報として得、抽出情報に対する自然言語処理を行った結果の出力処理については記載されていない。
【０００６】
画像処理装置は、画像に係るデータの入出力を行う装置といえ、出力の態様として通常はデータを表示、印刷および送信することができる。ジョブに係るデータに含まれる情報を用いて行った自然言語処理の結果についても、その出力態様として少なくとも表示、印刷および送信の何れかが考えられる。しかし、自然言語処理で生成されたデータは、学習された元情報から改変されているので、一見して機密情報が含まれているか否か分かりづらい。例えば、社内資料を学習させた言語モデルを用いて自然言語処理を行い生成されたデータに社外秘の情報が含まれているか否かを一見して判定することは容易でない。
この発明は、以上のような事情を考慮してなされたものであって、自然言語処理により生成されたデータの出力処理を他と異なる扱いをすることで情報の保護を図るものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
この発明は、画像データを取得する画像取得部と、前記画像データを出力する出力処理部と、前記画像データから文字に係る情報を抽出して抽出情報を得る情報抽出部と、所定の自然言語処理の実行指示を受付ける操作部と、前記画像取得部に前記画像データを取得させて前記出力処理部に出力させ、あるいは前記実行指示を受け付けた場合に前記抽出情報を外部のサービスに送信して自然言語処理を行わせ、生成された生成データを受領して前記出力処理部に出力させるジョブ制御部と、を備え、前記操作部は、前記生成データの出力について制約条件の設定を受け付け、前記ジョブ制御部は、設定された制約条件を満たすように前記出力処理部による前記生成データの出力を制御する画像処理装置を提供する。
【０００８】
また、異なる観点からこの発明は、画像処理装置を制御するプロセッサが実行するステップであって、画像データを取得するステップと、取得した画像データを出力するステップと、前記画像データから文字に係る情報を抽出して抽出情報を得るステップと、所定の自然言語処理の実行指示を受付けるステップと、前記実行指示を受け付けた場合に前記抽出情報を外部のサービスに送信して自然言語処理を行わせるステップと、前記サービスにより生成された生成データの出力について制約条件の設定を受け付けるステップと、前記生成データを受領して設定された制約条件を満たすように前記生成データの出力を制御するステップと、を備える自然言語処理方法を提供する。
【発明の効果】
【０００９】
この発明による画像処理装置において、操作部は、生成データの出力について制約条件の設定を受け付け、ジョブ制御部は、設定された制約条件を満たすように出力処理部による生成データの出力を制御するので、自然言語処理により生成されたデータの出力処理を他と異なる扱いをすることで情報の保護を図ることができる。
この発明による自然言語処理方法も同様の作用効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
この発明による画像処理装置の一実施形態として複合機の外観を示す斜視図である。
図１に示す複合機の構成例を示すブロック図である。
この実施形態において、ユーザ認証に係るユーザ名の入力画面の例を示す説明図である。
この実施形態において、ユーザ認証に係るパスワードの入力画面の例を示す説明図である。
この実施形態において、表示デバイスに表示されるホーム画面の例を示す説明図である。
この実施形態において、自然言語処理に係るジョブ設定画面の例を示す説明図である。
この実施形態において、自然言語処理の一例として「検索」の選択を受け付ける例を示す説明図である。
図７で検索が選択された場合の検索ワードの入力画面の例を示す説明図である。
この実施形態において、自然言語処理の出力の一例として「画面表示」の選択を受け付ける例を示す説明図である。
この実施形態において、自然言語処理に係るジョブの処理中メッセージの例を示す説明図である。
この実施形態において、自然言語処理の結果が画面表示された例を示す説明図である。
図７と異なる選択の一例として、「概要」の選択を受け付ける例を示す説明図である。
図９と異なる選択の一例として、「印刷」の選択を受け付ける例を示す説明図である。
この実施形態において、自然言語処理の結果が印刷された例を示す説明図である。
図７および図１２と異なる選択の一例として、「翻訳」の選択を受け付ける例を示す説明図である。
図９および図１３と異なる選択の一例として、「送信」の選択を受け付ける例を示す説明図である。
図１６で送信が選択された場合の送信先の入力画面の例を示す説明図である。
図１７で送信が選択された場合の送信完了のメッセージの例を示す説明図である。
この実施形態による自然言語処理に係るジョブの流れを示す第１のフローチャートである。
この実施形態による自然言語処理に係るジョブの流れを示す第２のフローチャートである。
この実施形態による自然言語処理に係るジョブの流れを示す第３のフローチャートである。
この実施形態による自然言語処理に係るジョブの流れを示す第４のフローチャートである。
この実施形態によるユーザテーブルの一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許